모두싸인은 ‘모두가 더 간편하고 안전하게 계약할 수 있도록’, 2015년 설립 이후 대한민국 1등 전자계약 서비스 ‘모두싸인’ 서비스를 런칭, 운영하고 있습니다. 모두싸인은 만나지 않고도 언제 어디서나 이메일과 카카오톡으로 법적 효력이 있는 계약을 체결할 수 있는 온라인 계약 서비스로, 계약의 시작부터 끝까지 모든 과정을 자동화한 원스톱 계약 솔루션입니다. 산업군, 규모를 막론하고 서명이 필요한 모든 곳에 모두싸인이 쓰이고 있습니다.
모두싸인은 2024년 4월 177억을 투자 받았으며, 누적 투자액 321억원을 유치했습니다. SBVA(구 소프트뱅크벤처스), 한국투자파트너스, KB인베스트먼트, 에이티넘인베스트먼트 등 국내 상위 4대 투자사(2023년 AUM 기준)를 포함한 유수의 투자자들이 모두싸인의 성장을 함께하고 있습니다.
수많은 비즈니스의 연결과 확장, 좋은 일의 시작에 모두싸인이 함께합니다. 840만 누적 이용자와 28만 기업 고객이 모두싸인으로 비즈니스 성장 속도를 높이고 있습니다. 더 편리하고 신속하게, 그렇지만 더 확실하고 안전하게 계약할 수 있는 세상을 위해 모두싸인은 지금도 대한민국 계약 문화를 혁신하고 있습니다.
계약이 필수인 세상에 임팩트를 남기기 위해 모두싸인은 날마다 더 빠르게 성장하고 있으며, 국내 최고 B2B SaaS 기업으로의 도전도 우리 앞에 남아있습니다. 모두싸인팀과 함께 꿈꾸고 도전하며, 계약의 표준이 되는 서비스를 함께 만들어 갈 당신을 기다립니다. 지금이 모두싸인에 합류하기 가장 좋은 타이밍입니다!
| 모두싸인은 이렇게 일해요
- 모두싸인이 성과를 내는 방법
- 모두싸인 최근 소식
- 디지털 문서 플랫폼 컨퍼런스 2025
- AI로 계약의 한계 넘어 비즈니스 성장 돕겠다
- 전자서명 넘어 AI 도큐먼트 인텔리전스 플랫폼 될 것
- 모두싸인을 움직이는 사람들
- CEO 인터뷰
- CTO 인터뷰
| 팀/포지션 소개
"대한민국 1등 전자계약 서비스를 넘어, 계약의 모든 과정을 지능화(Intelligence)하는 여정에 합류하세요."
이제 모두싸인은 단순한 서명을 넘어, 계약서 내의 데이터를 분석하고 인사이트를 제공하여 고객 계약의 전 생애 주기를 관리하는 CLM(Contract Lifecycle Management) 플랫폼으로 도약하고 있습니다.
모두싸인의 Intelligence Lab은 이 변화의 최전선에서 문서 분류, 위험도 분석, 검색 등 AI/ML 기반의 핵심 기능을 연구하고 개발합니다.
[최고의 기술 리더십과 탁월한 동료들이 함께합니다]
Intelligence Lab은 NLP 분야의 공학 박사이자, 국내 대표 C2C 플랫폼의 기술 총괄을 역임한 CTO가 이끌고 있습니다. 기술적 깊이와 비즈니스 성장을 모두 경험한 리더십 아래, 우리는 계약 데이터를 통해 시장의 새로운 표준을 만드는 도전에 집중하고 있습니다.
또한 우리 팀에는 국내 1위 모빌리티 플랫폼의 수요 예측 엔진 설계, 최고 수준의 핀테크 기업의 대용량 데이터 파이프라인(CRM) 구축, 생성형 AI 스타트업의 LLM 상용화를 성공적으로 주도한 동료가 함께하고 있습니다.
단순히 모델을 만드는 것을 넘어, 제품의 전 과정을 주도하며 실제 매출 성과를 만들어낸 경험을 가진 멤버들이 서로의 코드를 치열하게 리뷰하고, 최신 기술 트렌드를 공유하며 '함께' 문제를 해결하고 성장합니다.
[모두싸인의 Data Engineer 업무와 가치]
모두싸인의 데이터 엔지니어는 모두싸인의 고객·계약·행동·CRM 데이터가 AWS, NCP, Hubspot, Mixpanel 등 여러 환경에 분산되어 있는 현 상황에서 데이터 통합, 정제, 표준화, 분석 기반 구축의 전 과정을 주도하는 역할입니다. 이 역할은 Intelligence Lab의 핵심 멤버로서 Customer 360 데이터 모델 구축, 데이터 레이크(Data Lake) 설계, ETL/ELT 파이프라인 구축, 지능형 기능(AI/ML/RAG)용 데이터 인프라 확보까지 담당하게 됩니다.
단순한 “데이터 처리 담당자”가 아닌 모두싸인의 'Data Driven' 의사결정과 'AI Product'를 가능하게 만드는 전략적 엔지니어로 성장하고 싶다면 지금 합류하세요.
| 주요업무
1) 데이터 통합 및 파이프라인 구축
- Hubspot, Mixpanel, AWS, NCP 등 외부/내부 시스템에서 데이터 수집
- ETL/ELT 워크플로우 개발 및 자동화
- CDC(Change Data Capture) 기반의 실시간·근실시간 데이터 동기화 구성
2) 데이터 레이크 및 고객 데이터 모델 설계
- AWS S3 기반 Data Lake 설계 및 운영
- 표준 고객 프로필(Customer 360) 스키마 설계
- PII(개인식별정보) 분리 저장 정책 설계 및 보안 고려
3) 데이터 품질 및 정합성 관리
- 데이터 정제/중복 제거/정합성 검사 로직 개발
- 마케팅 동의/철회, 고객 상태 등 SSOT(Single Source of Truth) 구축
- 데이터 품질 모니터링 체계 운영
4) 분석 및 서비스 개발 지원
- 제품/세일즈/마케팅/고객 성공(CS) 조직이 활용할 수 있는 분석 데이터셋 구축
- AI·LLM 기반 지능형 기능(문서 분류, 위험도 분석, 추천 모델) 학습 데이터 준비
- Embedding/RAG용 문서 파이프라인 운영
5) 데이터 플랫폼 고도화
- Airflow, Glue, Lambda 등 오케스트레이션 환경 구성
- 로그/행동데이터 스키마 관리
- Insight Dashboard 및 세그먼트 추천 자동화 기반 구축
| 자격요건
- 데이터 엔지니어링 또는 관련 실무 경험 4년 이상 10년 미만인 분
- Python, Java/Kotlin 또는 Node.js 기반의 데이터 처리가 가능한 분
- AWS 데이터 스택 (S3, Glue, Lambda, Athena 등) 기반의 인프라 구축 및 운영 경험이 있는 분
- 복잡한 데이터 파이프라인(ETL/ELT)을 설계하고 안정적으로 운영해본 경험이 있는 분
- 관계형 DB와 SQL에 대한 깊은 이해를 보유한 분
- 로그/이벤트 데이터 처리 경험이 있는 분
- 비즈니스 요구사항을 분석하여 데이터 모델·파이프라인으로 구체화할 수 있는 분
| 우대사항
- Airflow, Mage, Dagster 등 오케스트레이션 도구를 능숙하게 다루시는 분
- Hubspot, Mixpanel 또는 외부 SaaS 데이터 연동 경험이 있는 분
- Kafka, Kinesis 기반의 스트리밍 파이프라인 구축 경험이 있는 분
- Data Lake + Warehouse(예: Lakehouse) 아키텍처 경험이 있는 분
- ML 학습 데이터 파이프라인, LLM/RAG 데이터 처리 경험이 있는 분
- B2B SaaS 환경에서의 고객·사용자 데이터 처리 경험을 보유한 분
- 보안·컴플라이언스(PII, 개인정보보호법, 데이터 분리 설계) 수립 및 적용 경험이 있는 분
| 전형절차
[서류전형 > 직무 인터뷰 > 구성원 및 컬처핏 인터뷰 > 처우협의 > 최종합격]
1. 서류 전형
- 어떤 경험을 가지고 계신지 알기 위한 절차예요.
- 자유 형식으로 이력서를 제출하게 됩니다.
2. 직무 인터뷰 (대면)
- 직무 역량 검증을 위한 과정으로 미래에 함께 일하게 될 팀원이 참여합니다.
3. 구성원 및 컬처핏 인터뷰 (대면)
- 구성원 인터뷰: 소속될 팀에서 함께 일할 다른 직군의 구성원과 협업 및 커뮤니케이션 역량을 검증하기 위한 과정입니다.
- 컬처핏 인터뷰: 지원자분의 철학, 성향, 성장에 대한 욕구와 가치관 등을 알아보기 위한 과정입니다.
4. 처우협의
- 처우, 출근 날짜 등을 최종적으로 협의하는 과정입니다.
- 정규직 채용이지만 3개월의 수습기간이 있어요.
*전형 절차는 포지션에 따라 유동적으로 변경될 수 있으며, 변동 발생 시 지원자분들께 개별적으로 안내 드릴 예정입니다.
📌 지원 시 유의사항
- 입사지원서 및 제출 서류에는 연봉 정보를 제외하고 작성해 주시기 바랍니다. (연봉 정보는 추후 별도 절차를 통해 확인 예정입니다.)
- 모든 입사 서류(이력서, 경력 기술서, 포트폴리오 등)는 반드시 PDF 파일 형식으로 변환하여 제출해주시기 바랍니다.
- 동일 포지션의 경우 최종 결과 발표 시점부터 6개월 이후 재지원이 가능합니다.
- 현재 공고 외 다른 포지션으로의 중복 지원이 가능하며, 각 포지션의 전형은 독립적으로 운영됩니다.
- 지원서 내용이 사실과 다르거나 증빙이 불가능할 경우, 합격 또는 입사가 취소될 수 있으며 입사 후에도 불이익을 받을 수 있습니다.
🪄 내 이력에 딱 맞는 공고가 없다면?
- 인재풀에 이력서와 관심 직무를 등록해주시면, 추후 관련 포지션이 오픈되었을 때 우선적으로 검토하고 연락드리겠습니다.
🔗 인재풀 등록하기
📧 모두싸인에 궁금한 점이 있다면 채용팀 메일([email protected])로 문의 부탁드립니다 :)
모두싸인은 ‘모두가 더 간편하고 안전하게 계약할 수 있도록’, 2015년 설립 이후 대한민국 1등 전자계약 서비스 ‘모두싸인’ 서비스를 런칭, 운영하고 있습니다. 모두싸인은 만나지 않고도 언제 어디서나 이메일과 카카오톡으로 법적 효력이 있는 계약을 체결할 수 있는 온라인 계약 서비스로, 계약의 시작부터 끝까지 모든 과정을 자동화한 원스톱 계약 솔루션입니다. 산업군, 규모를 막론하고 서명이 필요한 모든 곳에 모두싸인이 쓰이고 있습니다.
모두싸인은 2024년 4월 177억을 투자 받았으며, 누적 투자액 321억원을 유치했습니다. SBVA(구 소프트뱅크벤처스), 한국투자파트너스, KB인베스트먼트, 에이티넘인베스트먼트 등 국내 상위 4대 투자사(2023년 AUM 기준)를 포함한 유수의 투자자들이 모두싸인의 성장을 함께하고 있습니다.
수많은 비즈니스의 연결과 확장, 좋은 일의 시작에 모두싸인이 함께합니다. 840만 누적 이용자와 28만 기업 고객이 모두싸인으로 비즈니스 성장 속도를 높이고 있습니다. 더 편리하고 신속하게, 그렇지만 더 확실하고 안전하게 계약할 수 있는 세상을 위해 모두싸인은 지금도 대한민국 계약 문화를 혁신하고 있습니다.
계약이 필수인 세상에 임팩트를 남기기 위해 모두싸인은 날마다 더 빠르게 성장하고 있으며, 국내 최고 B2B SaaS 기업으로의 도전도 우리 앞에 남아있습니다. 모두싸인팀과 함께 꿈꾸고 도전하며, 계약의 표준이 되는 서비스를 함께 만들어 갈 당신을 기다립니다. 지금이 모두싸인에 합류하기 가장 좋은 타이밍입니다!
| 모두싸인은 이렇게 일해요
- 모두싸인이 성과를 내는 방법
- 모두싸인 최근 소식
- 디지털 문서 플랫폼 컨퍼런스 2025
- AI로 계약의 한계 넘어 비즈니스 성장 돕겠다
- 전자서명 넘어 AI 도큐먼트 인텔리전스 플랫폼 될 것
- 모두싸인을 움직이는 사람들
- CEO 인터뷰
- CTO 인터뷰
| 팀/포지션 소개
"대한민국 1등 전자계약 서비스를 넘어, 계약의 모든 과정을 지능화(Intelligence)하는 여정에 합류하세요."
이제 모두싸인은 단순한 서명을 넘어, 계약서 내의 데이터를 분석하고 인사이트를 제공하여 고객 계약의 전 생애 주기를 관리하는 CLM(Contract Lifecycle Management) 플랫폼으로 도약하고 있습니다.
모두싸인의 Intelligence Lab은 이 변화의 최전선에서 문서 분류, 위험도 분석, 검색 등 AI/ML 기반의 핵심 기능을 연구하고 개발합니다.
[최고의 기술 리더십과 탁월한 동료들이 함께합니다]
Intelligence Lab은 NLP 분야의 공학 박사이자, 국내 대표 C2C 플랫폼의 기술 총괄을 역임한 CTO가 이끌고 있습니다. 기술적 깊이와 비즈니스 성장을 모두 경험한 리더십 아래, 우리는 계약 데이터를 통해 시장의 새로운 표준을 만드는 도전에 집중하고 있습니다.
또한 우리 팀에는 국내 1위 모빌리티 플랫폼의 수요 예측 엔진 설계, 최고 수준의 핀테크 기업의 대용량 데이터 파이프라인(CRM) 구축, 생성형 AI 스타트업의 LLM 상용화를 성공적으로 주도한 동료가 함께하고 있습니다.
단순히 모델을 만드는 것을 넘어, 제품의 전 과정을 주도하며 실제 매출 성과를 만들어낸 경험을 가진 멤버들이 서로의 코드를 치열하게 리뷰하고, 최신 기술 트렌드를 공유하며 '함께' 문제를 해결하고 성장합니다.
[모두싸인의 Data Engineer 업무와 가치]
모두싸인의 데이터 엔지니어는 모두싸인의 고객·계약·행동·CRM 데이터가 AWS, NCP, Hubspot, Mixpanel 등 여러 환경에 분산되어 있는 현 상황에서 데이터 통합, 정제, 표준화, 분석 기반 구축의 전 과정을 주도하는 역할입니다. 이 역할은 Intelligence Lab의 핵심 멤버로서 Customer 360 데이터 모델 구축, 데이터 레이크(Data Lake) 설계, ETL/ELT 파이프라인 구축, 지능형 기능(AI/ML/RAG)용 데이터 인프라 확보까지 담당하게 됩니다.
단순한 “데이터 처리 담당자”가 아닌 모두싸인의 'Data Driven' 의사결정과 'AI Product'를 가능하게 만드는 전략적 엔지니어로 성장하고 싶다면 지금 합류하세요.
| 주요업무
1) 데이터 통합 및 파이프라인 구축
- Hubspot, Mixpanel, AWS, NCP 등 외부/내부 시스템에서 데이터 수집
- ETL/ELT 워크플로우 개발 및 자동화
- CDC(Change Data Capture) 기반의 실시간·근실시간 데이터 동기화 구성
2) 데이터 레이크 및 고객 데이터 모델 설계
- AWS S3 기반 Data Lake 설계 및 운영
- 표준 고객 프로필(Customer 360) 스키마 설계
- PII(개인식별정보) 분리 저장 정책 설계 및 보안 고려
3) 데이터 품질 및 정합성 관리
- 데이터 정제/중복 제거/정합성 검사 로직 개발
- 마케팅 동의/철회, 고객 상태 등 SSOT(Single Source of Truth) 구축
- 데이터 품질 모니터링 체계 운영
4) 분석 및 서비스 개발 지원
- 제품/세일즈/마케팅/고객 성공(CS) 조직이 활용할 수 있는 분석 데이터셋 구축
- AI·LLM 기반 지능형 기능(문서 분류, 위험도 분석, 추천 모델) 학습 데이터 준비
- Embedding/RAG용 문서 파이프라인 운영
5) 데이터 플랫폼 고도화
- Airflow, Glue, Lambda 등 오케스트레이션 환경 구성
- 로그/행동데이터 스키마 관리
- Insight Dashboard 및 세그먼트 추천 자동화 기반 구축
| 자격요건
- 데이터 엔지니어링 또는 관련 실무 경험 4년 이상 10년 미만인 분
- Python, Java/Kotlin 또는 Node.js 기반의 데이터 처리가 가능한 분
- AWS 데이터 스택 (S3, Glue, Lambda, Athena 등) 기반의 인프라 구축 및 운영 경험이 있는 분
- 복잡한 데이터 파이프라인(ETL/ELT)을 설계하고 안정적으로 운영해본 경험이 있는 분
- 관계형 DB와 SQL에 대한 깊은 이해를 보유한 분
- 로그/이벤트 데이터 처리 경험이 있는 분
- 비즈니스 요구사항을 분석하여 데이터 모델·파이프라인으로 구체화할 수 있는 분
| 우대사항
- Airflow, Mage, Dagster 등 오케스트레이션 도구를 능숙하게 다루시는 분
- Hubspot, Mixpanel 또는 외부 SaaS 데이터 연동 경험이 있는 분
- Kafka, Kinesis 기반의 스트리밍 파이프라인 구축 경험이 있는 분
- Data Lake + Warehouse(예: Lakehouse) 아키텍처 경험이 있는 분
- ML 학습 데이터 파이프라인, LLM/RAG 데이터 처리 경험이 있는 분
- B2B SaaS 환경에서의 고객·사용자 데이터 처리 경험을 보유한 분
- 보안·컴플라이언스(PII, 개인정보보호법, 데이터 분리 설계) 수립 및 적용 경험이 있는 분
| 전형절차
[서류전형 > 직무 인터뷰 > 구성원 및 컬처핏 인터뷰 > 처우협의 > 최종합격]
1. 서류 전형
- 어떤 경험을 가지고 계신지 알기 위한 절차예요.
- 자유 형식으로 이력서를 제출하게 됩니다.
2. 직무 인터뷰 (대면)
- 직무 역량 검증을 위한 과정으로 미래에 함께 일하게 될 팀원이 참여합니다.
3. 구성원 및 컬처핏 인터뷰 (대면)
- 구성원 인터뷰: 소속될 팀에서 함께 일할 다른 직군의 구성원과 협업 및 커뮤니케이션 역량을 검증하기 위한 과정입니다.
- 컬처핏 인터뷰: 지원자분의 철학, 성향, 성장에 대한 욕구와 가치관 등을 알아보기 위한 과정입니다.
4. 처우협의
- 처우, 출근 날짜 등을 최종적으로 협의하는 과정입니다.
- 정규직 채용이지만 3개월의 수습기간이 있어요.
*전형 절차는 포지션에 따라 유동적으로 변경될 수 있으며, 변동 발생 시 지원자분들께 개별적으로 안내 드릴 예정입니다.
📌 지원 시 유의사항
- 입사지원서 및 제출 서류에는 연봉 정보를 제외하고 작성해 주시기 바랍니다. (연봉 정보는 추후 별도 절차를 통해 확인 예정입니다.)
- 모든 입사 서류(이력서, 경력 기술서, 포트폴리오 등)는 반드시 PDF 파일 형식으로 변환하여 제출해주시기 바랍니다.
- 동일 포지션의 경우 최종 결과 발표 시점부터 6개월 이후 재지원이 가능합니다.
- 현재 공고 외 다른 포지션으로의 중복 지원이 가능하며, 각 포지션의 전형은 독립적으로 운영됩니다.
- 지원서 내용이 사실과 다르거나 증빙이 불가능할 경우, 합격 또는 입사가 취소될 수 있으며 입사 후에도 불이익을 받을 수 있습니다.
🪄 내 이력에 딱 맞는 공고가 없다면?
- 인재풀에 이력서와 관심 직무를 등록해주시면, 추후 관련 포지션이 오픈되었을 때 우선적으로 검토하고 연락드리겠습니다.
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